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2017-08-22 发布于江苏
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（面板数据模型）

第14章面板数据模型;前言;§14.1 面板数据模型;;面板数据的基本特征：其数据结构的二维性。;面板数据的优势： 1.扩大信息量，增加估计和检验统计量的自由度。 2.有助于提供动态分析的可靠性。 3.有助于反映经济结构、经济制度的渐进性变化。 4.面板数据模型有助于反映经济体的结构性特征。 ;三、面板数据模型的混合估计;举例：基于中国28个省市自治区1995～2005年的面板数据，估计的结果为：;§14.2 固定效应与随机效应;§14.3 静态面板数据模型的估计; (14.3.2); 举例：对模型(14.1.3)进行LSDV估计，估计结果为：;表14.3.1 个体效应的估计结果;2. LSDV估计方法的直观含义;二、静态面板数据模型的随机效应估计;三、豪斯曼检验;其中：，分别为回归系数的LSDV估计向量，GLS估计向量； , 分别为LSDV估计系数，GLS估计系数的协方差矩阵估计量。;§14.4 动态面板数据模型简介;一、动态面板数据模型的内生性问题; 等价于模型：;其中：为经典误差项;工具变量选择的方法：对模型(14.4.2)取一阶差分： ;基于一个给定的样本，通过求解; 总体矩条件为：;;;三、工具变量的选择及其有效性的检验;2. 工具变量有效性检验;举例：农村居民收入，在模型(14.1.3)中引入被解释变量的滞后项，即:;;四、例子：新凯恩斯混合Phillips曲线的估计; 解释变量的工具变量集为：全部工具变量个数为29。待估计参数个数为4。如果过度识别的约束是有效的，那么;本章小节;5.随机效应模型的本质问题是误差项的自相关问题，OLS估计量无偏，但有较大的方差。其最优无偏估计量是GLS估计量。 6.豪斯曼检验以随机效应为原假设，基于LSDV估计量和GLS估计量之间是否存在显著的差异，来检验模型是固定效应还是随机效应。 7.动态面板数据模型具有固有的内生性问题，固定效应的LSDV和随机效应的GLS估计都是有偏的并且非一致的。 8.GMM估计的基本思想就是：使样本矩的加权平方和最小化。GMM工具变量的有效性可以基于J检验来判定。